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Cross Products

之前提到“Cross Products”一词，其实就是一个join操作（译者注：可以理解为笛卡尔积）。想象一下，火灾报警示例的数据与以下规则结合使用，其中没有字段约束：

rule "Show Sprinklers" when    $room : Room()    $sprinkler : Sprinkler()then    System.out.println( "room:" + $room.getName() +                        " sprinkler:" + $sprinkler.getRoom().getName() );end

在SQL术语中，这就像是执行了select * from Room, Sprinkler，Sprinkler 表中的每一行将与Room表中的每一行相连接，从而产生以下输出：

room:office sprinkler:officeroom:office sprinkler:kitchenroom:office sprinkler:livingroomroom:office sprinkler:bedroomroom:kitchen sprinkler:officeroom:kitchen sprinkler:kitchenroom:kitchen sprinkler:livingroomroom:kitchen sprinkler:bedroomroom:livingroom sprinkler:officeroom:livingroom sprinkler:kitchenroom:livingroom sprinkler:livingroomroom:livingroom sprinkler:bedroomroom:bedroom sprinkler:officeroom:bedroom sprinkler:kitchenroom:bedroom sprinkler:livingroomroom:bedroom sprinkler:bedroom

这些连接结果显然会变得巨大，它们必然包含冗余数据。 cross products的大小通常是新规则引擎产品性能问题的根源。 从这可以看出，我们希望约束cross products，这便是用可变约束（the variable constraint）完成的。

rulewhen    $room : Room()    $sprinkler : Sprinkler( room == $room )then    System.out.println( "room:" + $room.getName() +                        " sprinkler:" + $sprinkler.getRoom().getName() );end

这就使得筛选结果只有寥寥几行, 这就为每一个Room筛选出了正确的Sprinkler. 在sql中(实际上是HQL) 这样的查询约等于select * from Room, Sprinkler where Room == Sprinkler.room.